Bitnet B1 58 3B
BitNet b1.58は1.58ビット量子化された大規模言語モデルで、重みを{-1,0,1}の3値に量子化することで効率的な推論を実現しています。このモデルは原論文の結果を再現し、RedPajamaデータセットで1000億トークン訓練されました。
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リリース時間 : 3/29/2024
モデル概要
BitNet b1.58は効率的な大規模言語モデルで、1.58ビット量子化技術を採用し、重みは{-1,0,1}の3値のみを使用することで、計算とストレージの需要を大幅に削減しながら、フル精度モデルに近い性能を維持しています。
モデル特徴
1.58ビット量子化
重みは{-1,0,1}の3値のみを使用し、モデルのストレージと計算需要を大幅に削減
効率的な推論
量子化設計により、モデルは推論時に高い計算効率を発揮
FP16に近い性能
大幅な量子化にもかかわらず、モデル性能はフル精度(FP16)バージョンに近い
2段階訓練
論文で提案された2段階の学習率と重み減衰戦略を採用し、訓練プロセスを最適化
モデル能力
テキスト生成
言語理解
ゼロショットタスク処理
使用事例
効率的な推論シナリオ
エッジデバイス展開
低ビット量子化特性を活用し、リソース制約のあるデバイスに大規模言語モデルを展開
計算とストレージ需要を削減し、合理的な性能を維持
大規模サービス
高同時接続シナリオで効率的な言語モデルサービスを提供
サーバーリソース消費を削減
研究応用
モデル量子化研究
低ビット量子化大規模言語モデルのベンチマークリファレンスとして
再現可能な量子化モデル実装を提供
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